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自1999年起，NHANES的数据每2年发布1次，并持续更新。NHANES数据主要由以下4个部分组成：
按照时间：年周期（Years Cycle）
按照收集方法：5大项目（Items）
按照数据类型：数据文件（Data Files）
每次数据文件都有多个字段（Variable）
下面来详细介绍一下各自的特点。
1、年周期（Year Cycle）
当前的 NHANES，也称为连续性 NHANES（Continuous NHANES），是指自 1999 年以来产生的数据的两年周期，目前已有11个年周期。
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2、5大项目（Items）
每个周期按收集方法分为五个部分：
人口统计（Demographics）
饮食（Dietary）
检查（Examination）
实验室（Laboratory）
问卷（Questionnaire）
人口统计文件：包含调查设计变量，例如权重、分层和初级抽样单位，以及人口统计变量。
饮食文件：包含从参与者那里收集的有关其饮食摄入量的数据，其中包括食物、饮料和膳食补充剂。
检查文件：包含通过体检和牙科检查收集的信息。
实验室文件：包含对血液、尿液、头发、空气、结核病皮肤测试以及家庭灰尘和水样本的分析结果。
问卷文件：包含通过家庭和移动考试中心访谈收集的数据。
3、数据文件
每个项目中都有许多单独的数据文件。要查找文件想要的文件，调查内容手册可以帮助你，并且会告诉你某些文件是否随着时间发生了改变。
https://wwwn.cdc.gov/nchs/data/nhanes/survey-contents-508.pdf
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下面列出了这些数据文件的示例。
人口数据：包含人口统计变量以及调查权重和其他调查设计变量
饮食数据：用于饮食访谈、补充剂使用等的个人文件。
检查数据：关于听力、血压、身体测量、肌肉力量、口腔健康、视力检查等的个人文件。
实验室数据：关于尿液收集、甲型肝炎病毒、HIV、重金属、血浆葡萄糖、总胆固醇、甘油三酯等的个人文件。
问卷调查数据：关于酒精使用、平衡、血压、糖尿病、药物使用、社会支持、视力、体重史等的个人文件。
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通常，分析需要来自多个数据文件。例如，年龄和性别在人口统计项目中，而血压测量在检查项目中，胆固醇变量在实验室项目中，关于先前诊断或服用高血压药物的问题在问卷组件中。在对心血管疾病的完整分析中可能需要所有这些变量。
需要注意：NHANES在不断地更新数据，也在不断地撤回数据。
同一文件在不同年份的名称也有差别，例如入口学数据在1999年为demo.xpt，而在2001年则为demo_a.xpt，而当你以为以后都是demo_字母.xpt这样排序时，到了2019年又变成了p_demo.xpt。所以千万注意文件名，以保证你下载或读取的数据是正确的。
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4、变量
一个分析过程往往需要来自一个或多个调查周期的数据。要确定分析中需要哪些变量，需要确定潜在的分析变量并查看调查文档。有多种方法可以识别潜在变量。
要查找特定变量：可以通过访问问卷、数据集和相关文档页面中的搜索变量链接来执行关键字搜索。可以搜索所有调查周期或将搜索限制为单个数据发布周期。仔细阅读搜索结果中每个“命中”的文档，因为并非每个返回的结果都与您的分析相关。
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切记切记：在选取变量之前，一定要仔细阅读每个变量的文档，因为并非每个返回的结果都与你的分析相关。例如，假设你准备使用胆固醇变量（cholesterol）进行分析，并按关键字“甘油三酯”（triglycerides）进行搜索。标准生物化学配置文件 (BIOPRO) 包含甘油三酯（Triglycerides）的变量（变量LBXTR）。但是，使用参考分析方法（变量LBXTR）的甘油三酯实验室测试结果包含在胆固醇 - 低密度脂蛋白和甘油三酯文件 (Cholesterol - LDL & Triglycerides file (TRIGLY)) 中。这是用于最准确数据分析的适当变量。所以：一定要仔细阅读变量描述。
另外：变量名称可能会发生变化，并且可能会在不同的年份中添加重新编码、标签发生变化或派生的变量。如果感兴趣的变量的名称或标签已更改，则必须查明措辞、定义和/或响应类别是否已修改，然后重新编码变量以使其名称和响应类别在追加之前保持一致。
例如参军状态变量：在2010年之前是dmqmilit，但是2011年之后改叫dmqmiliz。
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并且前后的编码也稍有差别，虽然都是1表示Yes，2表示No,7表示Refused，9表示Don't know。但是2010年之前的know中k为小写，而之后的k为大写的K。
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小结
NHANES数据由Years、Items、files、variable这4个部分组成
Years的格式固定，为2年周期
Items根据数据采集方式分为5种类型
files根据数据类型分为多种文件，即使同一文件在不同年份的名称也会有差别
variable为变量名称
变量是不断变化
变量编码也可能不断变化
还会不断增加新的编码
在数据分析之前，一定要详细了解你要采集的数据，详细解读数据的介绍、字段的介绍，确保你选择的数据是正确的
